Từ nghiên cứu đến những bài toán thật
Hợp tác AI Việt Nam - Trung Quốc là việc hai bên phối hợp về công nghệ, dữ liệu, nhân lực và ứng dụng để đưa nghiên cứu trí tuệ nhân tạo vào giải quyết nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp và xã hội. Đây là hướng đi đáng chú ý vì giá trị của AI không nằm ở số lượng mô hình được công bố, mà ở khả năng vận hành an toàn, phù hợp và có ích trong đời sống.
Ngày 29/10/2026, tại Quảng Ninh, Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức hội thảo Việt Nam - Trung Quốc về nghiên cứu và ứng dụng AI trong khuôn khổ Tuần lễ Số Quốc tế Việt Nam. Đại diện cơ quan quản lý, trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp hai nước đã trao đổi về các hướng hợp tác cụ thể. Bối cảnh khiến cuộc thảo luận cấp thiết: Việt Nam muốn chuyển từ nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ sang gắn AI với chuyển đổi toàn diện quốc gia.
Thay vì dừng ở tuyên bố chung, hai bên cần biến trao đổi thành thử nghiệm, sản phẩm và năng lực vận hành. Đó là cách kiểm chứng liệu hợp tác có thể tạo lợi ích cho người dùng, nhà sản xuất và các ngành dịch vụ hay không.
Hạ tầng, dữ liệu và mô hình ngôn ngữ lớn
Các đề xuất cho thấy hợp tác không chỉ xoay quanh thuật toán. Phía Quảng Tây kêu gọi tăng kết nối hạ tầng kỹ thuật số, mở rộng mạng cáp đất liền và cáp biển, đồng thời gắn mạng lưới với năng lực tính toán và dữ liệu. Theo thông tin được trình bày tại hội thảo, tuyến Nam Ninh - Hà Nội có độ trễ khoảng 3,5 mili giây, còn tuyến Nam Ninh - TP.HCM khoảng 16 mili giây. Những con số này nhấn mạnh vai trò của đường truyền, nhưng kết nối nhanh chỉ có ý nghĩa khi dữ liệu được quản lý và chia sẻ phù hợp.
Hai bên cũng đề cập tối ưu mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt, thử nghiệm AI tác nhân và phát triển giải pháp cho nông nghiệp, công nghiệp, văn hóa, du lịch, giáo dục, y tế. Mã nguồn mở cùng việc kết nối nguồn lực công nghệ, nhân lực và dữ liệu có thể mở rộng cơ hội tham gia cho trường đại học, doanh nghiệp và nhóm nghiên cứu. Tuy nhiên, mô hình cần được đánh giá theo chất lượng tiếng Việt, độ an toàn và khả năng giải quyết công việc cụ thể.
Dữ liệu Quảng Tây cung cấp một ví dụ về quy mô hạ tầng: địa phương cho biết đã tập hợp hơn 6.992 tỷ bản ghi từ 86 cơ quan. Đây là nền tảng đáng quan tâm, nhưng không thay thế yêu cầu về quyền riêng tư, tính đại diện và quản trị dữ liệu.
Phòng thí nghiệm liên hợp: cầu nối từ thử nghiệm đến triển khai
Phòng thí nghiệm AI liên hợp chỉ tạo khác biệt nếu trở thành nơi kiểm chứng công nghệ trong điều kiện thực tế, thay vì một biểu tượng hợp tác. Ngày 20/9, Học viện Trí tuệ nhân tạo Quảng Tây và Hội Tự động hóa Việt Nam ký biên bản ghi nhớ xây dựng Phòng thí nghiệm Liên hợp ứng dụng trí tuệ nhân tạo Việt - Trung. Hai bên dự kiến phối hợp nghiên cứu công cụ, hệ thống AI trong tự động hóa, công nghiệp thông minh, du lịch và dịch vụ văn hóa thông minh, phân tích dữ liệu và công nghệ vận hành.
Cách phân công được đề xuất có tính thực dụng: phía Trung Quốc đóng góp công nghệ AI, mô hình thuật toán và năng lực phát triển phần mềm; phía Việt Nam cung cấp nhu cầu thị trường, nguồn lực ngành và các kịch bản bản địa hóa. Phòng thí nghiệm được kỳ vọng kết nối nghiên cứu trí tuệ nhân tạo với sản xuất, kinh doanh tại Việt Nam và ASEAN, đồng thời giúp các giải pháp được kiểm chứng trước khi nhân rộng.
Các chương trình chung còn hướng tới robot hình thể, chuyển đổi số xuyên biên giới, thương mại thông minh và giáo dục số. Kế hoạch xây dựng phòng triển lãm trên mây và cơ sở thực hành tại đại học Việt Nam có thể giúp doanh nghiệp, giảng viên và sinh viên tiếp cận công nghệ sớm hơn.
Đào tạo và ứng dụng mới là thước đo thành công
Nghiên cứu sẽ khó đi xa nếu thiếu người hiểu ngành, biết phát triển mô hình và có khả năng đưa sản phẩm vào vận hành. Vì vậy, trao đổi chuyên gia, giảng viên, sinh viên và đào tạo chuyên sâu cần được xem là phần cốt lõi của hợp tác, không phải hoạt động đi kèm. Liên kết doanh nghiệp với viện nghiên cứu và trường đại học cũng giúp các nhóm chọn đúng bài toán, kiểm thử giải pháp và tiến tới thương mại hóa.
Những ví dụ được nêu tại hội thảo cho thấy ứng dụng có thể tác động trực tiếp đến người dân: mô hình AI chuyên ngành chống lừa đảo được cho là đi kèm mức giảm 54,3% số vụ lừa đảo được báo cáo sau hai năm triển khai. Trong y tế, dữ liệu sức khỏe đã khử nhận dạng được dùng trong dự án nhận diện bệnh thalassemia giữa Trung Quốc và Lào để hỗ trợ tiếp cận chẩn đoán chuyên môn. Đây là minh họa về tiềm năng, đồng thời nhắc rằng kết quả cần được đánh giá minh bạch và bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Thước đo cuối cùng không phải số cuộc họp hay phòng thí nghiệm được công bố, mà là nhân lực được đào tạo, giải pháp được kiểm chứng và lợi ích có thể chứng minh. Nếu gắn đầu tư hạ tầng với dữ liệu có trách nhiệm, nghiên cứu với nhu cầu địa phương và đào tạo với triển khai, hợp tác AI mới có cơ hội tạo giá trị bền vững cho cả hai bên.
